看点 上个月，OpenAI 又发布了最新迭代的 GPT-4o，谷歌随后也发布新AI模型LearnLM。随着 AI 大潮汹涌来袭，昔日美国的教辅巨头、上市公司 Chegg 成为了倒霉蛋，业绩和股价双跳水。AI 会如何影响教育和职场？希望本文可以给你一些启发。
先看一道简单的小学应用题：如果每辆车可以坐5个人，16个人出行需要几辆车？怎么分配？
初级计算器给出的答案：16 / 5 = 3.3，所以需要3.3辆车。
发达的人工智能可以理解车的数量必须是整数，所以需要4辆车来坐16个人。
具备处理真实社会生活中复杂问题能力的我们或许会问：这是什么车？人们要去什么地方？载具显然需要和路程路况匹配。又或者，这16人是什么样的人呢？如果有小孩，那么我们是否还需要准备相应的儿童安全座椅？具有批判性思维能力的人，可能会这样问：题目也没有说，每辆车坐5个人包不包含司机？如果包含司机，那么这16个人有多少人会开车、有驾照？即使有4辆车，但只有3个司机，那么一样无法完成出行的目的。
具备人际关系处理能力的人，甚至会这样考虑：这16个之间的关系如何？要如何分配到不同车辆中？他们是相熟的吗？有没有人任何两个人不能坐同一辆车？有没有谁必须和谁同乘呢？圣路易斯大学高等教育博士候选人、INTO项目学生事务主任通过在中国和美国大学15年的工作经验，系统参与中美教育系统比较，专注研究解决留学生在美国留学中遇到的不适，以及在美留学生的学校参与度理论和职业发展模型 01
我的观点很明确：人工智能（AI）的发展确实令人震惊，但它距离真实的人类社会生活还有相当距离。毋庸置疑，AI 正在深刻改变着教与学的方法，同时，AI 更是给职场以及职业需求带来巨变，从更根本上给传统的教育模式带来巨大的挑战。其实在 ChatGPT 横空出世前，就有很多论者分析，在AI时代，一些重复率比较高或是创造性比较低的岗位将走上穷途末路。大家普遍认为，这些工作都可以被电脑自动化，随着AI的高速迭代，这一切很快就会成为现实。比如，财务会计。20年前，会计还是人力化程度非常高的行业，也因此，人工记录导致的错误以及造假疑虑也自始至终是笼罩着这个行业的阴霾。若由 AI 来执行这些重复工作，不仅效率可以大大提高，也可以显著减少这些风险。其他诸如司机、接线员、翻译、秘书等劳动力密集但却多是重复性动作为主的行业，都是将会逐渐消失的“夕阳产业“。这样的新陈代谢甚至无关乎职业精英与否，比如通常被视为高深莫测的外科手术。恰恰由于手术关乎生死，对操作者的精度和准度有极高的要求，而AI稳定、精准的优势就大大凸显。因此，业内发展AI来取代真人医生也成了一种趋势。2023年11月，世界经济论坛（World Economic Forum）曾发布报告，认为下述这十几个行业有最多的工作量会被大语言模型取代。比如保险业中的后勤“核保师”（underwriter），其工作量百分百可以交给AI，后者可以完成得又快又好。02
当代大学生，对 AI 的反应非常迅速，迅速地反馈在专业选择上。十年前来美国留学的中国留学生中，大部分都会涌入商学院，青睐的专业就包括财务会计、金融、经济、管理等等。但是在 AI 崛起的今天，工程和计算机相关专业变得最为抢手。这个转变相当明显。以前大家所追求的工作，多是坐办公室的白领，但现在有更多学生会投身到真正需要动手的、需要应用复杂的跨学科知识的、且需要在工作中发挥出自己想象力和创造力的行业。再看上文提到的世界经济论坛的报告，其实也指出了未来就业的常态——AI可能并不会完全取代人的工作，但是在大部分岗位上，AI 将成为人类极有力的辅助，让工作效率和准确率大大提高，也就降低了对人力资源的需求。对此，美国的大学很多已将AI辅助学习迅速纳入了教学内容。比如，今天美国的博士课程中，都会教如何用好AI来做研究的方法。
更明显的是法律类专业，在美国学习英美法系的同学对AI更加依赖。或许你也在美剧中看过，律师在法庭中突然拿出一份百多年前的案例来推翻判决的桥段，这是因为英美法系中应用判例法，律师在海量的历史判例中找到相关案例就异常重要，法律系学生不仅学习一个案例，还要研究和它相关的所有判例。不用展开说，大家就能想象得到，阅读总结和记忆索引都碾压人类的AI，在这方面能提供多大的辅助。目前，人工智能应用课程已是法学生课表的一部分，法学生已经大规模应用AI，让AI提出关键论点，然后在由人去考量每一个论点的准确度。03
在计算器发明之前，人类需要用脑力验算，但现在每个人都可以使用计算器快速得到最正确的答案。但是，然后呢？有了计算答案，是不是每个人都能理解这个答案在现实中的应用呢？如何理解和应用自动化以及AI产生的数据和结果，才是我们未来职业发展中更关键的点。
那么在AI时代，我们未来职场中到底需要什么样的能力呢？世界经济论坛也给出了他的三个答案，其实，在前面16人坐5辆车的应用题里，我已经提到了。在一次采访中，马斯克提过，成为一个领导非常痛苦。他说，现在的企业科层制，会把最简单的问题交由基层解决，上级就解决他们没能解决的问题，经过层层过滤后，在金字塔尖的企业领导必须去解决那些一层层领导都无法解决的问题。马斯克据此说，作为领导的这些年里，他每一天都在解决非常复杂的问题。因此，他相信，现代教育必须教会学生处理复杂问题的能力，才能够适应未来的职场。这样的论断并不新鲜。早在30年前，哈佛大学发展教育学家罗伯特·凯根（Robert Kegan）就在他的发展教育学理论中提出了类似的论断。罗伯特·凯根通过了解人类认知的发展台阶，向我们阐述了认知发展越高级所能处理的问题就越复杂，这也是为什么，小孩没办法处理那些大人能够处理的复杂问题。应用到职场上也是如此。作为思维比较简单直接的电脑和自动化系统，还没有办法像人那样处理多层次、多信息、复杂交错的任务，因此这类工作依然还是强烈依赖人脑去处理。▲ 罗伯特·凯根（Robert Kegan），美国发展心理学家，哈佛教育研究生院心理学教授，麻省理工学院专业心理学指导委员会学术委员，马萨诸塞州贝尔蒙特临床—发展研究所所长人的思维方式和自动化的思维方式最大的区别就是，人能够应用自己的思维方式去考虑现实的问题。在面对多样化的、难辨真假的信息时，人能够透过表象去揭示那些被掩盖的事实，这样的批判性思维的处理方式是目前的电脑所不具备的——电脑只能够按照代码规定的方式去运行，它不能够透过代码看到下一层的问题，他也不能够在代码的基础上自行发展。在美国的课堂中，教授学生批判性思维非常常见，它要求学生不断去挑战权威，老师说的到底是不是对的，书本讲的到底是不是对的，这些都需要学生通过自己的学习和研究来回答，而不是一味认定老师说的就一定对、书本讲的就一定对，从而落入本本主义的圈套。人际交往能力也是短时间内，我们认为AI不能实现的能力。人的情绪、人和人之间微妙的关系、藏在语言下面的深层意涵，往往是 AI 所读不到的，电脑和程序只能读到人所表达的表面意思。举一个最简单的例子。女孩儿和她的男朋友吵架了，男朋友后知后觉地问道，你是不是生气了？女孩儿直接回复说“没有”，就再没有下文了。此时，我们作为人类就会去揣摩女孩子说的“没有”是不是有其他的意思——是真的没有生气呢，还是在跟男朋友赌气呢？当中涉及非常多人际经验和判断，延伸出无限可能的交往。可是电脑没有这样的能力，当你给他的一个指令是没有，电脑就会立刻停止运行，这个项目就结束了。看得出来，电脑基本无法胜任人际交往的功能。以汽车销售为例，电脑只能罗列车的各种参数，但是我们现实中的销售，会根据顾客的穿着、谈吐、性格等等，去针对性地提出这辆车能为他带去的身份象征和情绪价值。04
当然，AI 对职场、对教育的影响还只是一方面，也有许多思想家在进一步思考存在、伦理等问题。假设，人工智能在未来替代了人类所有的工作，人类进入到了一种不需要工作就可以正常生活的历史新阶段，那么，工作就变成了一种爱好，而不是一种必须。到那个时候，人到底为了什么而活着？生命的意义到底在哪里？这才将是人工智能给人类带来的最终极的考验。《青少年心理报》
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